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天津果蔬清洗(2024更新成功)(今日/服务详解)， 从具体的流程节点出发，可以提出运用技术（大数据、云、AI）等对系统的赋能，或者从BPR角度对业务流程进行优化，实现“点”的智能化。大数据已经成为主流的数字化转型变革趋势，在大数据技术迅速发展的背景下，数据架构覆盖的内容包括从主数据到大数据，从数据治理到数据架构设计，到后数据平台的实现。数据治理核心领域包括：数据架构、数据服务、元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、主数据管理、数据安全管理、数据生命周期管理。数据治理支撑体系包括：组织（组织架构、组织层次、岗位职责）、制度（管控模式、规章制度、考核机制）、流程（归口部门、管理流程、流程任务等）、技术（数据集成、数据清洗、数据开发、数据应用、数据运营、支撑平台、实施方案等）。